随着电力网络技术的不断发展与更新,电网的规模与日俱增,结构日益复杂。成倍增加的变电站数量和庞大的量测信息对电力系统状态估计的实时性、准确性和快速性造成了新的考验。新息图状态估计具有辨识速度快、冗余度较低的特点,多数情况下可以准确辨识出网络中的不正常事件,但随着网络规模的增大,新息图状态估计的效果有时会受到影响。因此本文为进一步提升新息图状态估计辨识能力,基于现有的理论,对新息图状态估计进行分区研究。论证了新息图分区状态估计的必要性,并通过算例进行了验证。完善了新息图分区理论,将现有的分区方法归类为以节点为边界的分区和以支路为边界的分区两类,给出了两种分区方法处理边界节点的注入新息的方法。对当网络存在拓扑错误、坏数据与发电机功率突变时,分区后不正常事件的表现特征进行了分析。将新息图分区状态估计应用于实际省区电网,辨识网络的拓扑错误。针对新息图状态估计应用于实际电网时,出现的拓扑状态辨识有误问题,分别利用两种分区方法进行计算,验证新息图分区状态估计的有效性。研究了发电机突变的新息图多级分区辨识方法。按照线路的电压等级将网络分为两级,电压等级较高的主干网为第一级,电压等级较低的低压侧网络为第二级,根据变电站地理位置又将第二级网络分为多个分区。在一级主干网中搜寻功率突变节点,寻找突变路径,根据主干网的突变路径搜寻结果继续在二级低压网中进行功率突变的辨识,修正突变路径所在支路的连支推算新息,排除功率突变的影响。研究了坏数据和发电机功率突变同时存在时的分区辨识,在分区的不同位置设置坏数据,分析坏数据对发电机功率突变辨识产生的影响。根据坏数据在分区中呈现的特征,排除坏数据的影响。